|
|
2020. т. 24. №3
|
|
323–339
|
В статье проанализированы предпосылки, особенности и результаты крупномасштабной реформы российской электроэнергетики, проведенной в 1998–2008 гг. Рассмотрены основные задачи на каждом из этапов реформы – от подготовительного этапа повышения эффективности работы компаний холдинга РАО «ЕЭС России» (первый этап реформы) до проведения его реструктуризации и запуска оптовых рынков электроэнергии и мощности (второй этап реформы). Рассмотрены основные нерешенные проблемы реформы российской электроэнергетики, отмечены потеря динамизма и системности в процессах дальнейшего развития реформы и частичная деградация новой модели реформированной электроэнергетики в период после окончания деятельности РАО «ЕЭС России» – штаба реформ электроэнергетики страны. Отмечена необходимость шагов по дальнейшему развитию реформы в России, отправной точкой для которых должно стать долгосрочное целевое видение развития энергетики, при разработке которого необходимо учитывать мировые тенденции перехода к интеллектуальным энергетическим системам, что существенно изменит в перспективе структуру и правила функционирования энергетических рынков, как и саму парадигму развития энергетики. Сформулированы требования к процессу перехода энергетики от существующего состояния к целевому видению в рамках единого комплексного проекта. Особо подчеркнуто, что на следующем этапе реформы потребители должны стать движущей силой этой реформы. |
|
340–371
|
Современное общество сталкивается с проблемой энергетического выбора между ископаемыми и возобновляемыми источниками энергии при электрификации многих сфер хозяйственной деятельности. В российском научном дискурсе, преимущественно позитивистского толка, подчеркивается нарастание межтопливной конкуренции и дороговизна возобновляемых источников энергии в нашей стране, однако отсутствует понимание подлинной стоимости электроэнергии, произведенной разными типами энергии. Этот пробел и намерена восполнить данная статья, предлагая методологию анализа выгод и издержек как сочетание количественных и качественных методов для проведения сравнительной оценки энергетических альтернатив. В рамках количественного анализа подробно рассмотрены способы монетизированной оценки воздействия на окружающую среду и здоровье, а также влияния субсидий, теневых цен и временной стоимости денег. Качественный анализ исследует важные факторы, которые сложно оценить в денежном выражении, но которые значимы в достижении долгосрочных целей, например, общего блага. В этом отношении показана перспектива применения ценностного подхода к оценке желательных для общества энергетических альтернатив. В качестве апробации предлагаемой методологии выбран показательный мегарегион, богатый энергоресурсами – Сибирь, вырабатывающий электроэнергию, преимущественно, за счет углеводородов и воплощающий проекты в области ВИЭ. На основе эмпирического материала трех действующих в Сибири электростанций – угольной, газовой и солнечной, даны монетизированные оценки полноценной стоимости трех альтернатив производства электроэнергии в Сибири. |
|
372–390
|
При разработке DSGE-моделей, которые впоследствии будут использоваться для анализа проводимой фискальной или монетарной политики, важно учитывать все наблюдаемые в данных особенности. При несоответствии модели данным оценки параметров становятся неточными, а получаемые выводы ненадежными. Важной характеристикой данных, которой часто уделяют мало внимания, является наличие трендов. Обычно тренды либо удаляются с помощью различных фильтрационных техник, либо моделируются. В первом случае из данных удаляется большое количество информации, что приводит к значительному снижению точности оценивания параметров. Во втором случае чаще всего используется только тренд в производительности труда. Моделирование всего одного тренда означает, что, например, компоненты ВВП в реальном выражении в среднем должны расти с одним темпом роста, что на самом деле далеко не так. Эта проблема особенно остро стоит для развивающихся стран, в том числе для Российской Федерации. В настоящей работе были проанализированы российский данные, в которых обнаружены существенно разные средние темпы роста компонент ВВП. Был предложен подход к моделированию сектор-специфичных нестационарных производительностей. Полученные оценки позволяют сделать вывод о том, что включение дополнительных трендов позволяет добиться более качественных с точки зрения разложения наблюдаемых рядов на трендовую и циклическую составляющие результатов. Также в рамках симуляционного анализа было обнаружено, что использование модели с дополнительными трендами приводит к значительному увеличению точности оценивания параметров. Таким образом, было показано, что при создании практико-ориентированных DSGE-моделей необходимо учитывать наличие трендов в данных. |
|
391–414
|
Данная работа посвящена оценке вклада шока премии за риск в динамику основных макроэкономических переменных наряду с другими важными для российской экономики шоками. Актуальность дискуссии о премии за риск вызвана кризисом институтов в России и введением экономических санкций. Низкое качество институтов, в частности защиты прав собственности и судебной системы, повышает премию за риск и подрывает интерес инвесторов к российской экономике. Введение санкций, особенно против конкретных компаний, также приводит к некоторым ограничениям функционирования и повышает премию за риск. Все это может приводить к потерям в таких реальных макроэкономических показателях как выпуск и инвестиции. Основным инструментом, используемым в работе, является модель структурной векторной авторегрессии с экзогенной переменной. С помощью краткосрочных ограничений мы идентифицируем 3 шока: выпуска, инвестиций и премии за риск. Для учета влияния шоков условий торговли, важнейших для российской экономики, мы используем цену на нефть в качестве экзогенной переменной, так как она является основной движущей силой для условий торговли. В данном случае шоки премии за риск, очищенные от остальных факторов, характеризуют именно институциональную и политическую составляющую. В качестве альтернативной экзогенной переменной мы используем индекс реальной деловой активности, характеризующий динамику мирового спроса. В результате было обнаружено, что шоки премии за риск оказывали значимое положительное влияние на выпуск и инвестиции. Негативный вклад этих шоков в динамику реальных переменных был заметен в кризисные периоды, в том числе в моменты введения экономических санкций. Однако общий уровень вклада оказался умеренным. Основной движущей силой динамики реальных переменных являлись шоки условий торговли и выпуска. Также в 2015 г. были заметны негативные шоки инвестиций. |
|
415–433
|
A multinational corporation usually invests in foreign countries in two modes of Foreign Direct Investment (FDI) encompasses, Greenfield-FDI (GFDI) and Merger & Acquisition (M&A). Mostly Asian countries have experienced improved economic growth from the incoming Green field-FDI. The existing studies reveal that GFDI plays undeniably a very important role in the process of economic growth and economic development of a host country's economic performance. Thus, the goal of this study is to know the effect of GFDI inflow on education, health, living standard, and economic development for Pakistan, while using data set from 1990–2018. This study used the Correlation matrix, Augmented Dickey-Fuller (ADF), and Philips Peron (PP) tests for unit root, Auto Distributive Lag model (ARDL), and Error Correction Model (ECM) as estimation techniques. The empirical results indicate that there exists a long-run relationship between GFDI, health, and economic development by Human Development Index (HDI) only. In the long-run GFDI, remittances, and foreign trade have positive, while foreign aid by Official Development Assistance (ODA) and inflation rate negatively affect the life expectancy index, which might mean negative health effects. These findings suggest some important policy measures can be adopted to take more benefits of FDI and stimulate economic growth and socio-economic development. |
|
434–464
|
В статье рассматриваются проблемы бюджетного финансирования опекаемых благ в сфере культуры, образования и науки, особенностью которых является наличие известной закономерности «болезнь Баумоля» или «болезнь издержек». Представлен теоретический анализ и эмпирические расчеты, подтверждающие эту закономерность на примере российских театров. Предложено понятие «технологическая производительность», которое, на взгляд автора, больше соответствует содержанию «болезни издержек» и феномену отставания производительности в исполнительских искусствах от общей производительности в экономике, предопределяющей невозможность их рыночной самоокупаемости. В отличие от стандартной теории, в соответствии с которой финансирование опекаемых благ трактуется как действия государства, направленные на компенсацию расходов производителей этих особых товаров и услуг, в данной работе используется иной подход, согласно которому бюджетные средства, направляемые производителям опекаемых благ, правомерно рассматривать в качестве платы государства за извлекаемую социальную полезность соответствующих товаров и услуг. Показано, что условия равновесия для опекаемых благ могут служить теоретическим обоснованием определения совокупного (валового) дохода их производителей в виде суммы выручки и бюджетной субсидии, которое согласуется и с системой национальных счетов. Для измерения реальной величины совокупного дохода, составляющие которого дефлируются по разным индексам цен, предложен композитный индекс в его простой, параметрической и нормативной форме и выполнены расчеты динамики реального совокупного дохода и полной производительности театров в период 2001–2018 гг. В статье представлена методология денежной оценки социальной полезности опекаемых благ в сфере культуры – величины бюджетной субсидии, в основу которой положен нормативный принцип равенства между темпами роста совокупной производительности труда в организациях исполнительских искусств и темпами роста производительности в экономике. На ее основе выполнены расчеты динамики минимального уровня бюджетной субсидии театрам и определены размеры их недофинансирования в отдельные годы периода 2001–2018 гг. |
|
|
|
|